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《etcd:云原生分布式存储基石深度剖析》_杜军.zip

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简介:
本书深入探讨了Etcd在云原生环境中的作用与应用,详细解析其作为分布式存储系统的关键技术细节和工作原理。适合对云原生架构感兴趣的开发者和技术人员阅读。 云原生分布式存储基石 etcd深入解析

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  • etcd》_.zip
    优质
    本书深入探讨了Etcd在云原生环境中的作用与应用,详细解析其作为分布式存储系统的关键技术细节和工作原理。适合对云原生架构感兴趣的开发者和技术人员阅读。 云原生分布式存储基石 etcd深入解析
  • 加密盘(SED)技术
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    本文章深入探讨并分析了存储加密盘(SED)技术的工作原理、优势及应用场景,旨在为读者提供全面理解与应用指导。 目前的SED(Self-Encrypting Drive)技术主要目的是保护硬盘上的数据免受非法访问,并遵循联邦信息处理标准(FIPS)140-2 Level 3的安全要求,确保了极高的安全级别。 在实现SED时,必须配置一个符合FIPS标准的密钥管理系统(Key Management Center, KMC)。KMC可以是独立设备或者集成到存储系统中。它支持双机热备模式以提高系统的可靠性和安全性,并可以通过管理网口与多台加密存储系统相连,负责它们之间的密钥管理和分发工作。 每台KMC能够处理上百个存储系统和数百万的对称密钥。在数据保护过程中,存储阵列控制器不缓存或静态保存任何用于加密的数据密钥(Data Encryption Key, DEK),而是作为与SED设备及第三方密钥管理服务器之间通信的安全通道使用。 此外,FIPS 140-2标准下的KMC确保了透明的操作过程不会影响到系统的性能。所有数据保护功能如镜像、快照等均可正常运作而无需担心加密和解密速度的问题。通过客户端-服务器(CS)模式进行操作指令的发出与执行,并采用密钥管理互联网协议(KMIP)来保证通信的安全性。 常见的KMC供应商,例如Thales和SafeNet,提供的解决方案不仅满足FIPS 140-2 Level 3标准的要求还具备高可用性的集群热备份及实时灾难恢复功能。它们支持完整的密钥生命周期管理,并符合NIST SP800-57等安全规范。 对于SED硬盘而言,企业级产品通常提供三种加密级别:静态数据和安全擦除保护(FIPS Level 2)、全额数据保护(Full SED)以及仅再利用保护(ISE)。不同的SED类型如SDE-ISE、Full-SDE及FIPS-SED具有独特的功能特性。例如瞬间销毁密钥、分段销毁机制、“Auto-Lock”模式等安全防揭手段。 在加密过程中,通过认证密钥(Authentication Key, AK)从KMC获取数据加密密钥,并且AK由KMC管理而DEK则被存储于硬盘内经过加密处理的状态。只有当AK得到验证后才能读写相应盘内的信息。这一过程包括设置、认证和更新等环节均依赖于KMC,从而确保了整个系统的安全性。 综上所述,结合SED技术与FIPS标准下的密钥管理系统为数据提供了全面的安全保障机制,在保护硬盘内部及传输过程中敏感信息的同时也满足了企业级应用对于高安全性的需求。
  • Hadoop系统
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    Hadoop分布式云端存储系统是一种用于处理大规模数据集的开源框架,支持在低成本计算机集群上进行高效的数据存储与计算。 基于SpringMVC+Spring+HBase+Maven搭建的分布式云盘系统。该系统使用Hadoop HDFS作为文件存储系统、HBase作为数据仓库,并采用SpringMVC和Spring框架实现业务逻辑。主要功能模块包括用户注册与登录,我的网盘(包含查看文件列表、多文件上传、创建文件夹、重命名及移动复制下载分享等功能),关注其他用户以及管理收到的分享。 技术栈方面,系统采用了以下组件:Spring MVC 框架用于构建Web层;Spring框架负责业务逻辑处理;Maven项目管理工具进行依赖管理和自动化构建流程。此外还利用了Hadoop HDFS来提供分布式文件存储服务和HBase数据库作为非关系型数据仓库的支撑,并引入openoffice服务、pdf2swf格式转换器以及flexpaper插件等辅助技术以实现特定功能需求。
  • 技术
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    《存储技术原理剖析》一书深入探讨了现代数据存储系统的内部运作机制,涵盖了从硬盘驱动器到固态存储的技术细节,并分析了不同的存储架构和优化策略。适合IT专业人士和技术爱好者阅读。 深入了解计算机内部运作原理以及存储技术和分析理论。
  • 的设计方案
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    本设计方案探讨了分布式云存储系统的架构与实现,涵盖数据分布、冗余备份及高效访问机制,旨在提供安全可靠的云端存储解决方案。 分布式云存储方案介绍包括基本需求分析、选址原则探讨以及建议实施方案,并提出了下一步的工作计划。
  • 全解密:DevOps、Docker与K8s》
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    本书全面解析了云原生技术的核心概念和实践方法,详细探讨了DevOps理念、Docker容器技术和Kubernetes(K8s)管理平台的应用技巧。适合对云计算领域感兴趣的技术人员阅读学习。 云原生是一种基于云计算技术的软件开发与部署模式,旨在提升应用程序的可靠性、可扩展性和敏捷性。它包括了一系列工具、平台和最佳实践,如DevOps、容器化(Docker)以及容器编排(Kubernetes),以帮助开发团队更高效地构建、部署和管理应用。 使用场景及目标: - 快速部署与扩展:通过利用容器化技术(例如 Docker),实现应用程序的快速部署和水平扩展,使应用能够灵活应对流量变化。 - 自动化运维:借助DevOps工具(如Jenkins)来自动化测试、持续集成以及持续交付流程,从而提高开发团队的工作效率。 - 高可靠性与弹性:通过使用容器编排工具(例如 Kubernetes),实现应用程序的高可用性、容错性和自我修复能力,确保系统的稳定运行。 适用人群: - 开发人员:掌握Docker和Kubernetes等容器化技术的知识,并能够将应用打包成容器并进行部署。 - 运维人员:熟悉DevOps工具(如Jenkins)的配置与管理流程,以便实现持续集成、持续交付等自动化运维操作。 - 架构师:具备设计和规划云原生架构的能力,可以结合各种工具和平台来构建高可用性和可扩展性的云原生应用系统。
  • 当前状况.docx
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    本文档深入探讨了当前分布式存储技术的发展现状与挑战,涵盖其核心原理、应用场景及未来趋势,旨在为相关研究和实践提供参考。 根据国内外资料自己整理的资料,我自己用。我发现,在整理过程中中文资料里关于分布式存储的内容很少。考虑到以后可能有人会研究这个方向,我就上传一下这些资料。这并不是什么特别厉害的东西,一切都是为了方便大家使用。
  • 于Java开发的系统.zip
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    本资料包提供了一个基于Java编程语言设计与实现的分布式存储系统的全面指南,包括源代码、文档及示例项目。该系统专为大规模数据处理和高效资源管理而打造。 在大数据时代背景下,分布式存储系统是处理海量数据的关键技术之一。本项目“基于Java实现的分布式存储系统”旨在提供一个具备高度可扩展性、高可用性和强容错性的解决方案,以满足企业大规模数据存储的需求。 该项目采用Java语言进行开发,因其跨平台特性及丰富的库支持而成为构建此类系统的理想选择。整个压缩包内包含了实施该分布式存储系统所需的各种组件和文档资料,并强调了利用Java来创建能够将数据分散在多台服务器上存储的系统的重要性,以提高数据存取效率与整体性能。 项目主要涵盖以下几点: 1. **Java**: 作为项目的编程语言,提供了广泛的类库及框架(如Hadoop、Spark等)用于构建分布式应用。面向对象特性简化了模块化设计过程。 2. **分布式存储**:指将信息分布在多个节点上以提高访问效率并增强系统容错性的一种方法。本项目可能借鉴Google File System (GFS) 或 Hadoop Distributed File System (HDFS) 的设计理念来实现这一目标。 3. **基于Java的分布式存储解决方案**: 明确了项目的主题,即通过使用Java语言构建一个能够处理数据分片、节点间通信及故障恢复等功能的系统。 压缩包中包含以下文件: 1. **meta.7z**:元数据信息档案。在分布式环境中,管理好这些描述着文件属性和位置的数据是至关重要的。 2. **项目说明.md**: 以Markdown格式编写的文档,详细介绍了项目的总体目标、设计思路、实现方式及使用指南等内容。 3. **pom.xml**: Maven构建工具的配置文件,用于管理和控制依赖关系以及构建流程等信息。 4. **client**:客户端目录。包括了与系统交互所需的API接口和客户端工具,支持用户进行数据上传、下载及其他管理操作。 5. **common**:公共模块库,可能包含网络通信或序列化等功能的通用类及工具集。 6. **discovery**: 服务发现组件,负责自动检测并注册节点以维护分布式集群的状态信息。 7. **chunk-server**: 块服务器。作为系统的一部分,承担存储和处理数据块的任务。 通过这个项目可以深入了解如何利用Java语言构建实际的分布式存储解决方案,并掌握其中涉及的关键概念和技术如元数据管理、服务发现机制以及客户端接口设计等。
  • 方案
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    分布式存储方案是一种将数据分散存储在网络中多个节点上的技术,能够提供高效、可靠的数据管理和访问方式。 该方案阐述了分布式存储的实现方式,并提出了一种技术框架,希望有需要的朋友下载参考。
  • jemalloc
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    《jemalloc深度剖析》一书深入探讨了高性能内存分配器jemalloc的设计原理与实现细节,适合对内存管理技术感兴趣的开发者阅读。 1. 优化bitmap查找算法的32路查找方法 2. 使用配对堆(Pairing Heap)提高排序效率 3. 红黑树的应用介绍 4. Tcache机制详解 5. 支持原子操作的线性同余伪随机数生成器设计 6. 动态头长度计算过程中的map_bias分析 7. Region size的设计及其与index的关系探讨 8. 基数树(Radix Tree)的应用介绍 9. 高可靠性编程策略讨论 10. 小页/大页/巨页内存的分配和释放流程讲解